- Arnaud THIZY
4 consommateurs sur 5 qui n'ont pas encore essayé l'IA, faire leurs achats, aimeraient l'utiliser pour soit rechercher des produits, des offres, ou alors poser des questions et résoudre des problèmes. Dans ce podcast, vous allez découvrir toutes les possibilités offertes par l'IA, de nombreux POC, des cas d'usage, des bonnes pratiques qui se multiplient aux quatre coins de la planète depuis 12 mois. En effet, l'impact de l'IA sur les métiers du marketing digital est une révolution qui avance à pleine vitesse. Et ''si c'est la révolution, c'est comme une bicyclette. Si elle n'avance pas, elle tombe''. C'est l'une des citations préférées de mon invité d'aujourd'hui, Aurélien LEPRETRE, qui est cofondateur d'Altavia Air, Air comme Artificial Intelligence in Retail, notre offre de services pour conseiller, former, développer des solutions utilisant les IA. Bonjour Aurélien. Bonjour. Ravi de t'avoir avec nous dans cette session. Est-ce que tu peux te présenter en quelques mots ? D'où viens-tu ? Et surtout, pourquoi nos auditeurs doivent te croire sur parole ?
- Aurélien LEPRÊTRE
Alors, déjà, avant toute chose, je voulais vous dire que j'étais ravi d'être parmi vous, d'être invité sur ce podcast. Ravi parce qu'on va parler, échanger d'un sujet qui me passionne. Et je dirais que pour me présenter en synthèse, ça fait 20 ans que j'ai la chance de vivre de mes deux passions, que sont le retail d'un côté et la technologie de l'autre. Alors pourquoi on doit me croire sur parole ? C'est une bonne question. Peut-être parce que justement, étant passionné, je suis sincère et impliqué. Et aussi parce que j'ai forcément un peu de kilomètres au compteur. En 20 ans sur des projets, des innovations, des sujets qui attraient l'innovation technologique. J'ai eu l'opportunité d'en toucher du doigt un certain nombre. Et aujourd'hui, ça fait maintenant presque trois ans que je m'investis pleinement dans ce projet Altavia Air et pleinement dans l'innovation technologique et l'intelligence artificielle au service du retail.
- Arnaud THIZY
J'ai envie de te croire sur parole alors, c'est bon. Rentrons dans le vif du sujet. Aurélien, nous avons eu la chance tous les deux de parcourir les salons de la NRF à New York en janvier. Je vous invite d'ailleurs à écouter le podcast consacré à ce sujet où j'avais interviewé Valérie PIOTTE. Et tu as été frappé par les avancées fulgurantes de l'IA lors de cette grande mecque du retail mondial. Est-ce que tu peux nous en dire plus ?
- Aurélien LEPRÊTRE
Alors, c'est vrai qu'on peut parler, pas seulement d'une révolution, je pense, d'un véritable tsunami. On est bien loin des effets de mode qu'on a pu connaître avec certaines innovations technologiques, à l'image notamment du Métaverse, dont on avait beaucoup parlé lors d'une précédente édition de la NRF, à laquelle on avait là aussi participé, mon cher Arnaud. Et clairement, là, on est sur, je dirais, un enjeu et un terrain de jeu qui touche tant le back, c'est-à-dire les process métiers, les métiers du retail de manière générale, et tout ce que ne voit pas forcément le client, que des sujets qui vont effectivement impacter directement les parcours et les expériences des clients de nos retailers. Et c'est vrai que pour le coup, ce qui a été assez frappant sur cette dernière édition, mais je suppose que vous en avez, sans doute parler avec Valérie, c'est que tous les exposants s'étaient repeints en mode intelligence artificielle, ayant pleinement pris conscience de l'enjeu d'adresser ce sujet, pour effectivement accompagner nos clients retailers dans cette révolution industrielle sans précédent.
- Arnaud THIZY
Donc le back, le front, l'accélération et notamment des exposants. Dans les constats que tu as eu, et après discussion et échange avec nos clients du retail, tu as assez vite identifié trois cas d'usage principaux. Le premier, c'est vrai qu'on est face à une multiplication des assets, une fragmentation des médias. Et assez rapidement, tu t'es dit comment réussir à massifier la génération d'assets, je parle d'images, de contenus, de vidéos, de textes, etc. Et faire en sorte que ça permette d'augmenter le taux de conversion. Qu'est-ce que ça permet et quels sont les bénéfices Aurélien ?
- Aurélien LEPRÊTRE
Alors, avant de rentrer peut-être dans ce détail, effectivement le détail de ce cas d'usage, il est clair que notre sujet, notre enjeu, ça a été et ça reste aujourd'hui d'éclairer nos clients retailers dans le champ des possibles. Parce qu'aujourd'hui, je pense qu'ils ont tous pris conscience qu'il y avait là de réelles opportunités pour gagner en efficacité opérationnelle et en performance commerciale, et que c'est parfois un peu compliqué, difficile de s'y retrouver. Quand on a eu l'opportunité d'échanger avec nos premiers interlocuteurs, nos premiers clients retailers qui ont voulu nous écouter sur ces sujets, ces enjeux, on a vite identifié effectivement ce terrain de jeu autour, on va dire, de la donnée, et de la donnée, on va dire, produit de manière générale, et de ces assets dont tu viens de parler. Et clairement, oui, la première nourriture d'une IA c'est la donnée. Ce que va exploiter une IA, c'est de la donnée. Ce qu'elle va être en capacité d'enrichir et de produire, c'est la donnée. Et donc, on a décidé, collectivement, avec des clients qui nous ont fait confiance et avec toute l'équipe d'Altavia Air, d'adresser ce sujet en priorité et d'être en capacité d'apporter à nos clients retailers une solution qui leur permette d'augmenter leurs données produits, d'augmenter leurs assets, donc leur capital de données de manière automatisée. Et donc, avec un certain nombre de clients et autour de différentes itérations, on a effectivement entrepris de lancer une solution technologique qui s'appelle Genair et qui aujourd'hui permet à un client retailer de massifier la génération d'assets. Donc un asset, c'est un contenu vidéo, un contenu photo, un contenu rédactionnel. Et le sujet, c'est d'être en capacité, on va dire, de partir d'une donnée brute et de venir l'augmenter, l'enrichir. Et c'est ce que permet de faire Genair aujourd'hui.
- Arnaud THIZY
Très bien. Tu sais, dans ce podcast, on aime bien les exemples concrets. Lors de nos échanges, on a parlé, par exemple, de nombreux retailers qui ont des fiches produits sur leur site Internet, qui nous suivent par dizaines, centaines, voire par milliers, avec un contenu parfois pauvre, parfois très bon, souvent rédigé par des chefs produits, pas toujours très tourné client, qui peut éventuellement être complété par de l'IA sur la rédaction. On est bien d'accord qu'on est face à une mine d'or potentielle, souvent inexploitée. Donne-nous un exemple de comment tu peux enrichir ces fiches produits.
- Aurélien LEPRÊTRE
Je vais vous donner deux exemples marquants, je dirais. Vous ne le savez peut-être pas, mais 100% des fiches produits présentes sur Decathlon.fr, 100% des fiches produits présentes sur Carrefour.fr sont des fiches produits IA génératives. Quand on parle d'intelligence artificielle, on parle effectivement aujourd'hui bien souvent d'IA générative. Alors, il y a la générative, la prédictive. Sur ce sujet de génération d'assets, c'est clairement la générative qui est mise à contribution. Et effectivement, l'enjeu pour nos clients, alors on peut en citer quelques-uns, avec des volumétries qui sont particulièrement importantes, c'est d'être en capacité d'augmenter la qualité de la donnée d'une fiche produit. Donc, la qualité de la donnée, elle est essentielle, quand notamment on parle d'e-commerce. Parce que c'est là-dessus que vous allez pouvoir procéder ou proposer à vos clients de faire du tri. Tout ce qui est tri à facettes, par exemple, repose sur des attributs produits. Donc, il faut que mes attributs soient pertinents et soient qualifiés de manière exhaustive. Et ensuite, la qualité de la donnée de produit, c'est aussi ce qu'exploitent les moteurs. Les moteurs de recherche, qu'il s'agisse des métamoteurs à l'image de Google ou même du moteur de recherche interne au site, qu'est-ce qu'ils consomment de la donnée ? Donc, effectivement, l'enrichissement. Et l'optimisation de la qualification de cette donnée, elle va clairement permettre à nos clients retailers de gagner en performance commerciale. Maintenant, quand on a un catalogue de 200, 300 produits, on peut le faire assez facilement à la mano. Quand on a un catalogue de 25 000, 50 000, 100 000 références, tu te doutes bien que c'est beaucoup, beaucoup plus compliqué. Et c'est là que l'IA, pilotée intelligemment par des équipes, on va dire marketing produit, va permettre effectivement à nos clients retailers d'homogénéiser la qualité de la donnée et d'upgrader la qualité de cette donnée. Que ça soit en attributs, comment je vais enrichir mon produit en caractéristiques, et ça, l'IA est capable de le faire, ou en données, on va dire marketing client, j'ai de la donnée structurée, j'ai des attributs, une liste d'attributs, mais je n'ai pas un descriptif marketing séduisant. Et comment effectivement partir de cette liste d'attributs, je suis en capacité de proposer un descriptif, que ce soit un descriptif court ou un descriptif long, une synthèse de ce produit pour donner envie à mon client de l'acheter. Et là aussi, l'IA est particulièrement adaptée pour répondre à cet enjeu. On l'a adressé pour un très gros client très récemment dans la GSB. On a fait 25 000 lignes, 25 000 produits, en moins de 5 jours. Je te laisse imaginer ce que ça pourrait représenter si effectivement ça avait dû être adressé à la mano.
- Arnaud THIZY
25 000 fiches produits retravaillées en 5 jours. En terme de méthodologie, forcément ça met en exergue le fait de mettre en place un workflow. Quand on est face à ce type de volumétrie, comment ça se passe ? Est-ce que tu passes par des échantillons avant de passer un déploiement sur la totalité de ces 25 000 fiches produits en l'occurrence ? Comment on arrive à cet exploit ?
- Aurélien LEPRÊTRE
Alors, je te remercie pour cette question, parce qu'avant de détailler effectivement les méthodes et le workflow, il y a un point sur lequel moi j'aime insister, c'est qu'il ne faut pas imaginer que l'intelligence artificielle ou les outils dont on parle vont être en capacité de tout faire de manière autonome. Une IA, elle n'est pertinente qu'à partir du moment où elle est pilotée. Et ce qu'on explique à nos clients, c'est que l'enjeu c'est d'augmenter leurs équipes marketing, leurs équipes marketing digitales. Donc comment, d'un chef de produit, j'ai envie de te dire, standard, je passe à un chef de produit augmenté. Et donc je préfère moi d'ailleurs parler d'intelligence augmentée plutôt que d'intelligence artificielle. Donc le sujet, c'est effectivement d'embarquer les équipes et de travailler main dans la main avec ces équipes pour, on va dire, tirer pleinement profit de l'intelligence artificielle pour atteindre l'objectif visé qui est l'enrichissement de ces assets, donc la qualification et l'enrichissement de la donnée. Pour y parvenir, on va partir d'un terreau. Ce terreau, c'est la donnée dont on dispose à l'instant T. J'ai une donnée, une donnée structurée qui est plus ou moins bien qualifiée, bien souvent moins que plus, qui est plus ou moins bien homogène, bien souvent moins que plus, et j'ai derrière, on va dire, et à côté une équipe qui va être en capacité de me raconter un peu l'histoire de ces produits.
- Arnaud THIZY
Par rapport aux données, on est d'accord que tu n'es pas forcément face à des clients qui ont tous des PIM, des DAM, une donnée ultra structurée. Tu peux aussi travailler sur de la donnée un peu plus déstructurée pour l'augmenter ?
- Aurélien LEPRÊTRE
Clairement, oui. Oui, tu as raison. Et je dirais que pour là aussi rebondir sur le sujet, même si on a beaucoup de clients qui sont équipés, ces PIM, ces DAM ne sont pas forcément toujours homogènes dans la nature, la structure de leur contenu. J'ai l'outil, mais ce qu'il y a dans l'outil, ce n'est pas forcément toujours très qualitatif. Et c'est là qu'il y a justement, et Genair, je dirais présente un intérêt certain, puisqu'on va partir de cette donnée, on va dire de données entrantes, données brutes, et au travers de l'outil et du workflow dont tu parles, on va sortir une donnée, donc un autre dataset, un dataset out qui lui aura été augmenté, enrichi. Pour y parvenir, on doit travailler et là il y a effectivement un workflow mais aussi des ateliers qui sont menés avec nos clients pour bien comprendre le catalogue, pour bien comprendre le métier, pour en gros expliquer à l'IA ce qu'elle va devoir faire et expliquer l'IA qui est le client. qui est cette enseigne et quels sont ses produits, comment elle structure son catalogue. Et donc là, on a un sujet qui est, on va dire, d'expliquer. Donc, on appelle ça, c'est du machine learning. Donc, on doit expliquer, raconter en fait à l'IA pour que d'une IA standard, on passe à une IA quelque part incarnée, personnifiée à l'image du retailer. Pour que quand on va lancer effectivement, certes, la phase de production massive, mais au préalable, une petite phase de test. L'IA ne se contente pas de remplir des petites cases, mais l'IA, elle remplit ces petites cases en tenant compte de l'ADN de la marque, de l'ADN de l'enseigne, et, j'irais, de la manière dont elle doit effectivement délivrer et produire ses contenus. Et c'est tout l'enjeu, en fait.
- Arnaud THIZY
Oui, parce que quand on travaille pour la fiche produit de Carrefour, comme tu le mentionnais tout à l'heure, forcément le contenu qui est retravaillé par l'IA, qu'il soit textuel, qu'il soit visuel qu'ils soient audio, peu importe, doit être le contenu de Carrefour et pas de Auchan, Système U ou Leclerc.
- Aurélien LEPRÊTRE
Et je dirais pour te donner un autre exemple très concret, c'est un cas d'usage d'une très belle marque que je ne peux malheureusement pas citer aujourd'hui, mais qui nous a en fait sollicité sur comment puis-je moi vendre le même produit sur différents marketplaces ou différents distributeurs avec des contenus qui soient adaptés au contexte de chacun de ces distributeurs. En l'occurrence, il s'agit là de parfums, on est dans la parfumerie. Et donc un même parfum va se retrouver chez Sephora, chez Nocibe, potentiellement dans d'autres enseignes. Il a des qualités intrinsèques et des caractéristiques intrinsèques qu'on doit systématiquement reproduire sur chacun de ses distributeurs. Mais est-ce que l'histoire que je raconte sur Nocibe doit être la même que chez Sephora et la même que chez d'autres distributeurs ? Là, tout l'intérêt, en fait, c'est de proposer aux distributeurs, quand on est, on va dire en mode wholesale, une marque qui se vend sur plusieurs marketplaces, c'est de proposer à chacun de mes distributeurs un contenu qui soit quelque part personnifié. Alors c'est un intérêt marketing et c'est un intérêt là aussi SEO. C'est qu'on évite ainsi le duplicate content sur différentes instances. Mais clairement, tu vois, là aussi, c'est une autre manière d'exploiter à bon escient toute la puissance d'une IA pour produire des contenus en tenant compte d'un contexte. Et le sujet du contexte est un sujet central dans le paramétrage de l'outil et dans le paramétrage de Jenner pour qu'il produise, je dirais, des contenus et des assets de qualité.
- Arnaud THIZY
Et là, on touche du doigt effectivement l'intérêt. Hormis les retailers, pour les marques et les industriels également, de prendre à bras-le-corps le contenu qu'ils peuvent diffuser. Tu parlais des marketplaces, mais aussi sur tous les autres réseaux de distributeurs pour faire en sorte que leur contenu soit, grâce à l'IA, enrichi et adapté au contexte de l'enseigne et du client derrière.
- Aurélien LEPRÊTRE
Et la notion de contexte, elle est vraiment essentielle. Là aussi, on parle beaucoup de contextes digitaux. Alors, ceci étant, il peut y avoir aussi des contextes qui sont plutôt attrait à d'autres supports qui peuvent là aussi naturellement être adressés par de l'IA. Pour te donner un autre exemple très parlant, la notion de visuel produit, quand je travaille un catalogue print ou un catalogue web, elle est forcément essentielle, on sait tous que c'est le visuel qui vend. Avant de rentrer dans les contenus, le client va être interpellé par un visuel. On a traité récemment d'un catalogue, là aussi tout aussi volumineux, qui présentait des produits détourés. Et quand je te présente un salon de jardin détouré sur fond blanc, ça n'a pas la même puissance que quand je te le présente dans un cadre, dans une ambiance qui va effectivement valoriser le produit. Comment on fait ça ? On peut le faire grâce à Genair, on peut le faire grâce à l'IA générative, on a la capacité de partir d'une matière visuelle et quelque part d'en tirer pleinement profit, de la magnifier. Grâce à l'IA. Et l'IA est tellement puissante qu'elle va même être en capacité, ça même pour nous, ça a été assez bluffant. On ne pensait pas arriver à ce niveau de résultat, parce que l'IA est en capacité de tenir compte des angles de prise de vue, et donc de mettre ton visuel en ambiance, dans une ambiance qui va respecter des proportions, des angles, un éclairage qui est digne clairement d'un photographe.
- Arnaud THIZY
Pour tous ceux qui ont des catalogues avec des produits détourés, Quand je dis catalogue, Internet, digitaux, print, peu importe. Regardez le potentiel de scénarisation de vos produits. Et ce, grâce à l'IA, et ce en quelques secondes, c'est bluffant. Au-delà de ce premier cas d'usage, il y en a un deuxième. C'est comment l'IA peut réussir à améliorer l'expérience d'achat des clients. On parle beaucoup de coaching, de services ultra-personnalisés. Mon petit doigt me dit qu'il y a beaucoup d'exemples concrets de POC qui sont en cours avec comme base, entre autres, la reconnaissance visuelle. Est-ce que, par exemple, Aurélien, tu peux me dire ce que l'un rêve de tout marketeux, c'est-à-dire je prends en photo, par exemple, un frigo, et qu'est-ce que ça peut me donner en termes de recettes, en termes de listes de courses, qui est quand même un des grands rêves de beaucoup de marketeux depuis une dizaine d'années ?
- Aurélien LEPRÊTRE
Alors là, c'est vrai qu'on touche à un autre terrain de jeu qu'on propose aujourd'hui, qui nous permet d'adresser les super intelligences artificielles, parce que ce qu'il faut comprendre, c'est que derrière tout ce qu'on est en train de se raconter, il y a globalement trois ou quatre gros faiseurs qu'on connaît, que sont OpenAI, Gemini, enfin gros, les super intelligences artificielles avec lesquelles vous jouez déjà tous, j'en suis intimement convaincu, au quotidien. Et elles offrent effectivement aujourd'hui un nouveau terrain de jeu autour de ce qu'on appelle la vidéo recognition, donc la capacité effectivement d'une IA à reconnaître, à qualifier un contenu, un contenu vidéo, un contenu photo. C'est-à-dire qu'elle est confrontée à une scène, elle va être en capacité de qualifier le contenu de cette scène. Alors vous l'avez peut-être déjà utilisé si certains sont équipés, on va dire, d'Android, Lens est un outil effectivement de vidéo recognition qui permet effectivement dans une image, de venir retenir et rechercher tel ou tel produit. C'est clairement pour les marketeux dont tu parles, et que nous sommes, un superbe terrain de jeu, parce que oui, les cas d'usage sont nombreux, dans le service qu'on peut apporter à un client, l'assistance, le service, le conseil, on va pouvoir apporter à un client en situation. Clairement, on est effectivement aujourd'hui sur pas mal de très beaux projets qui adressent d'un côté effectivement des contextes, des situations de consommation et de conseils très personnels, je dirais. Comment aider un client qui est face à son frigo le soir, épuisé après une bonne journée de travail, comment l'aider à trouver la recette qui fera plaisir à toute la famille avec ce qu'il a dans son frigo. Ça, c'est un cas d'usage très concret que bon nombre de GSA, je pense, souhaiteraient pouvoir adresser. Avec naturellement pour objectif sous-jacent, l'alerter sur le fait qu'il manque peut-être dans le frigo ça ou ça pour pouvoir réaliser cette recette. Et là, l'intérêt, tu vois, c'est de croiser, on va dire, le potentiel de l'IA qui va être en capacité de reconnaître le contenu du frigo. Et ça, on l'a testé, c'est véridique. Elle va reconnaître les quantités, elle va reconnaître les produits, elle va reconnaître les marques. Et si je croise ce contenu à ton profil, au profil de ton foyer, je sais que tu es vegan, que vous êtes quatre à la maison, et que le soir, tu aimes manger plutôt léger, et que tu as une appétence pour les plats méditerranéens, je vais effectivement te soumettre une recette qui sera adaptée à ton contexte et au contenu de ton frigo. Dans un autre registre, on parle aussi beaucoup aujourd'hui avec certains retailers de la manière dont on peut onboarder des équipes. Les équipes, le staff en magasin est essentiel, aujourd'hui on le sait tous. Par contre, il y a un turnover qui est naturel. Comment je peux accompagner mes équipes dans leur capacité à mieux appréhender mon offre, à gagner en expertise rapidement, ou à être augmenté par une IA qui va leur permettre je dirais, d'être acculturé, un peu picousé dans une certaine mesure, à ma culture, à mon ADN, à ma culture produit. Là, on a développé récemment une IA qui travaille sur la reconnaissance de produits en linéaire et qui permet à un client de mieux comprendre de quoi il en tourne et qui permet à un conseiller de mieux conseiller son client sans forcément avoir, je dirais, d'expertise, d'expérience. Ça ne fait peut-être pas cinq ou dix ans qu'ils sont dans l'enseigne, mais ils ont effectivement une IA qui va leur permettre de comprendre et de conseiller le client efficacement.
- Arnaud THIZY
Ça veut dire concrètement, le client ou le vendeur, avec leur smartphone, prennent en photo ou avec leur vidéo, scannent un produit sans aucune application et derrière ce produit-là, on lui donne des informations, du contenu, des conseils et on fait en sorte que le vendeur soit plus pertinent ou que le client soit plus autonome dans ses choix.
- Aurélien LEPRÊTRE
C'est exactement ça. Sans trahir de secret, mais effectivement, on a la chance d'avoir accompagné un très grand groupe dans la jardinerie, en l'occurrence le groupe Teract, avec une très belle solution qui s'appelle Végéscan, qui va être déployée dans les magasins Jardiland, dans les magasins Gamm Vert et les magasins Delbard, et qui permet effectivement à un client de reconnaître un végétal en situation et qui permet à un conseiller de reconnaître ce végétal lui aussi. Si le client n'a pas envie de faire l'effort de scanner le végétal qui est en linéaire pour comprendre ce que c'est, pour savoir comment il faut le planter, comment il faut l'entretenir, quels sont potentiellement les produits associés, le conseiller peut le faire pour lui. Mais on va dire qu'en l'espace de deux clics, tu as effectivement un niveau d'expertise qui est quasiment incollable sur l'exhaustivité de l'offre, qu'on retrouve chez Jardiland ou Gamm Vert, que tu sois client ou que tu sois conseiller, que tu sois assisté ou que tu sois autonome. Et c'est là, je dirais, une première brique qu'on vient poser, avec cette volonté, justement, d'augmenter le parcours client en magasin et d'augmenter le pouvoir, en tout cas l'expertise du conseiller, là aussi en magasin, avant potentiellement d'adresser d'autres sujets, parce que, tu l'as compris, les terrains de jeu sont nombreux. avec l'intelligence artificielle, qu'elle soit générative ou prédictive.
- Arnaud THIZY
J'ai hâte de continuer à tester ces cas d'usage avec nos clients. Et justement, je voulais aborder sur un troisième cas d'usage spécifique. On va sortir un peu du magasin, on va aller sur quelque chose qui t'es cher, le e-commerce et la performance. Et comment l'IA peut aider, en l'occurrence, les clients finaux, de trouver plus facilement le produit qu'ils recherchent sur un site e-commerce. Est-ce que c'est un énième bot qui n'est pas forcément toujours bien utilisé ou est-ce qu'il y a un potentiel plus important qu'on peut imaginer sur cet usage ?
- Aurélien LEPRÊTRE
Sur ce troisième cas d'usage que tu souhaitais aborder, on est toujours dans cette optique de permettre à nos clients retailers de quelque part, de mieux se retrouver ou d'identifier des réelles opportunités dans cette jungle d'opportunités qu'est l'intelligence artificielle. Et donc oui, avec cette culture technologique qu'on a, on sait tous que quand on est équipé d'un site e-commerce, le moteur de recherche est un pain point. Le moteur de recherche est une source de préoccupation, et je dirais un point de fuite particulièrement important dans le parcours. On a tous été confrontés, alors peut-être pas à la page zéro résultat, mais en tout cas au moteur de recherche qui, dans sa pertinence, n'apportait pas la réponse escomptée. Et il est clair qu'en tant que client consommateur, on se rend compte aussi qu'en fait, c'est à nous de faire l'effort. Donc le moteur, il n'a pas été pertinent, quand il n'a pas été performant dans sa réponse, c'est toi qui vas devoir imaginer, penser, réfléchir à la requête qu'il faudrait lui soumettre, donc à la manière d'ajuster quelque part la requête que tu lui as soumise pour qu'il améliore la réponse qu'il t'a apportée. Donc soit tu vas jouer avec des outils, des tris à facette, c'est ce qu'on trouve sur Amazon. à gauche, soit tu vas carrément requêter à nouveau le moteur. Là, le sujet, en fait, on s'est dit, c'est un pain point, ça va intéresser potentiellement tous les acteurs de l'e-commerce. Notre enjeu, c'est d'augmenter ces moteurs de recherche. Comment on peut les augmenter ? On va, quelque part, essayer d'apporter un service ou une expérience équivalente à celle que tu pourrais vivre en magasin. Et donc, on va assister le client dans sa recherche. Et donc, quand il va faire sa première recherche sur le moteur, on va en gros, en parallèle, requêter une IA qui, elle, va capitaliser, certes, sur le socle de données qu'on connaît, mais qui va capitaliser aussi sur l'art décisionnel, sur, quelque part, une fois de plus, l'ADN dont on parlait tout à l'heure. Et donc, là, on a aussi un enjeu de contexte et qui va être en capacité d'assister, en fait, l'utilisateur, d'assister le client dans son parcours et qui va interagir avec lui. Ça ne va plus être à toi de manière autonome de te poser la question de savoir quelle est la nouvelle requête qu'il faut que tu formules au moteur, c'est l'IA qui, effectivement, au travers d'un bot, on parle d'un bot augmenté, va interagir avec toi et c'est elle qui va requêter le moteur. Et donc, en même temps que tu interagis avec elle, tu vas voir la page de résultats s'ajuster en fait, en live. Comme si, effectivement, le conseiller était en train de te prendre par la main pendant que tu discutes avec lui pour lui raconter ce que tu es venu chercher dans ce magasin et t'oriente directement. vers le bon linéaire, vers le bon produit. Et c'est tout l'enjeu, effectivement, de ce coach, qu'on a effectivement, en tout cas, cet outil qu'on a déployé chez un de nos premiers clients qui a été un peu bêta-tester et qui aujourd'hui est pleinement satisfait du résultat et qu'on compte proposer, déployer à tous nos clients et à tous les e-commerçants qui souhaitent effectivement augmenter leur moteur de recherche, pour gagner en performance commerciale.
- Arnaud THIZY
Hyper intéressant. Donc là, on parle bien d'un exemple concret de POC mis en place rapidement avec un client. Et ça, ça m'intéresse particulièrement parce qu'au-delà des effets d'annonce, il y a beaucoup de mes clients qui sont en difficulté pour mettre en place un projet à base d'IA entre le manque de connaissances théoriques, même si là, c'est vraiment en train de se limiter, mais le manque de ressources, plutôt les délais de validation, les difficultés à convaincre des résultats. Quel conseil concret, aujourd'hui, tu pourrais demander ? Quel conseil concret, aujourd'hui, tu pourrais donner pour un annonceur, retailer, avant de soit lancer sa roadmap IA, soit d'aller sur un premier POC ? Comment tu prendrais le sujet ?
- Aurélien LEPRÊTRE
Alors, on est là pour le coup, clairement, je dirais, dans le vif du sujet. Parce que je pense qu'aujourd'hui, cette phase de sensibilisation, tous nos clients l'ont passé. Ils ont tous une réelle appétence. Ils sont conscients qu'on est là, bien au-delà d'un effet de mode. Je le redis, c'est une révolution industrielle. Je parlais de tsunami en introduction et je pèse mes mots. C'est vraiment effectivement un fait marquant dans l'histoire du retail et dans notre histoire, je pense même à tous. Et donc le sujet, c'est de savoir par quel bout prendre cette opportunité, cet enjeu autour de l'intelligence artificielle. On a, tu l'as dit, un enjeu qu'on peut penser partiellement adressé, un enjeu d'ordre théorique. C'est de bien comprendre quand même ce que c'est que l'IA. Et là, je pense qu'on a un sujet aussi qui est de désacraliser, d'expliquer aussi ce que sont les super-IA, quand on parle de prédictif, quand on parle de génératif, qu'on comprenne bien en fait quel est le terrain de jeu. Donc, tu as quand même, à mon sens, une petite couche théorique, toute petite, pour assez vite rentrer dans des cas d'usage, rentrer dans du concret. Et nous, ce qu'on aime faire, parce que ça, je pense, c'est historique, mais... Je pense qu'on est nombreux à partager cet attrait, c'est partager des cas. Et effectivement, on a nous une vigie, tu le sais, chez Altavia, une vigie internationale, qui nous permet d'être up-to-date et de savoir effectivement, par secteur d'activité, par forme de réseau, quelles sont les dernières innovations, les dernières prises d'initiatives. qui ont été déployés aux quatre coins du monde. Et je trouve que c'est toujours intéressant d'effectivement partager, et je ne e cache pas que quand on le fait, on le fait très souvent devant des comités de direction, des comités exécutifs, parce que c'est aussi à ce niveau-là qu'il faut embarquer, qu'il faut éclairer. Ce slot autour du partage de cas, c'est ce qui est en général préféré, parce qu'effectivement, on se projette, on fait un petit tour du monde accessoirement aussi, et on se projette de manière très concrète et factuelle. Et après, il faut effectivement revenir à sa situation, à ses contextes personnels, en tant qu'enseigne, en tant que marque, pour, en fonction des sujets, des enjeux, des priorités stratégiques qui sont les miennes, je puisse comprendre et identifier quelles sont les solutions d'IA qui pourraient nous permettre d'adresser ces sujets ou de gagner en performance, je disais opérationnelle ou commerciale. Et clairement, là, on est sur un enjeu ou en tout cas des principes, des schémas directeurs qui sont connus. Le sujet, c'est de structurer une roadmap, une roadmap dédiée à l'intelligence artificielle. Et la stratégie des petits pas reste, à mon sens, une stratégie qui est plutôt, on va dire, efficiente et porteuse. Ce que je veux dire, c'est qu'il ne faut pas tout de suite s'engager dans un projet qui sera trop conséquent, parce qu'en plus, l'IA aujourd'hui permet d'aller vite. Et ça, je pense que c'est un point sur lequel aussi il est important d'insister. Dis-toi que tous les projets dont je t'ai parlé là, les cas d'usage que je vous ai partagés, ce sont des projets qui nous ont, on va dire, pris entre 3, 6, 8 semaines maximum. Entre le moment où on a rencontré le client, où on a eu l'idée, et le moment où le client avait entre les mains une solution. solution déployable. Tu vas me dire, c'est pas possible, si ça l'est, et même nous, j'ai envie de te dire, on est plutôt assez bluffés, mais là aussi, c'est parce que le mode opératoire, la manière d'appréhender les sujets, d'intégrer l'IA dans des écosystèmes existants, elle a évolué, elle a changé, la technologie est aujourd'hui plus facile à déployer, plus accessible, en fait, dans une certaine mesure, et donc elle produit aussi plus d'effets, plus rapidement. Donc les cycles ne sont plus les mêmes. Quand on parle de roadmap IA avec un client, qu'on va adresser en fonction de ses enjeux et de ses priorités stratégiques, et des opportunités qu'on a effectivement identifiées, on va construire cette roadmap sur un cycle de 12 à 18 mois. Et dans ces 12 à 18 mois, on va peut-être tester 4, 5, 6 solutions, et en déployer peut-être que 2 ou 3. Mais c'est cette logique-là qui doit animer aujourd'hui nos clients retailers, s'ils veulent embrasser. et profiter pleinement de cette révolution industrielle et du terrain de jeu qui est l'intelligence artificielle, aujourd'hui.
- Arnaud THIZY
Merci et j'espère que pour tous nos auditeurs, ils auront envie de découvrir cette vigie, tous ces cas d'usage, à partager à leur direction pour voir qu'effectivement c'est possible et que derrière on peut créer des roadmaps et puis créer des premières POC, dans une durée excessivement record, on parle de moins de trois mois, donc c'est quand même incroyable. Un grand merci Aurélien d'avoir participé à ce podcast qui est créé par Altavia Aura et produit avec la société Little Bird, salut JS. Et donc, on se retrouve bientôt pour tous les amoureux de l'IA, pour tous les amoureux du retail, pour un nouvel épisode des sessions retail ou digital. Merci de nous avoir écoutés et à très bientôt.
- Aurélien LEPRÊTRE
Merci, au revoir.
